論文の概要: Incremental Object Keypoint Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20248v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 05:32:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:33.881014
• Title: Incremental Object Keypoint Learning
• Title（参考訳）: インクリメンタルオブジェクトキーポイント学習
• Authors: Mingfu Liang, Jiahuan Zhou, Xu Zou, Ying Wu,
• Abstract要約: 既存のオブジェクトキーポイント推定の進歩は主に従来の教師付き学習パラダイムの恩恵を受けている。 本稿では,新しいデータに新たなキーポイントをアノテートし,モデルを漸進的に訓練する,新しいキーポイント学習パラダイムについて検討する。 本手法は,低ショットデータ体制下においても,ラベル付け効率を保ちながら,忘れる問題を緩和し,性能を向上する上で優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.685552422466465
• License:
• Abstract: Existing progress in object keypoint estimation primarily benefits from the conventional supervised learning paradigm based on numerous data labeled with pre-defined keypoints. However, these well-trained models can hardly detect the undefined new keypoints in test time, which largely hinders their feasibility for diverse downstream tasks. To handle this, various solutions are explored but still suffer from either limited generalizability or transferability. Therefore, in this paper, we explore a novel keypoint learning paradigm in that we only annotate new keypoints in the new data and incrementally train the model, without retaining any old data, called Incremental object Keypoint Learning (IKL). A two-stage learning scheme as a novel baseline tailored to IKL is developed. In the first Knowledge Association stage, given the data labeled with only new keypoints, an auxiliary KA-Net is trained to automatically associate the old keypoints to these new ones based on their spatial and intrinsic anatomical relations. In the second Mutual Promotion stage, based on a keypoint-oriented spatial distillation loss, we jointly leverage the auxiliary KA-Net and the old model for knowledge consolidation to mutually promote the estimation of all old and new keypoints. Owing to the investigation of the correlations between new and old keypoints, our proposed method can not just effectively mitigate the catastrophic forgetting of old keypoints, but may even further improve the estimation of the old ones and achieve a positive transfer beyond anti-forgetting. Such an observation has been solidly verified by extensive experiments on different keypoint datasets, where our method exhibits superiority in alleviating the forgetting issue and boosting performance while enjoying labeling efficiency even under the low-shot data regime.
• Abstract（参考訳）: 既存のオブジェクトキーポイント推定の進歩は主に、予め定義されたキーポイントをラベル付けした多数のデータに基づく教師付き学習パラダイムの恩恵を受けている。 しかし、これらのよく訓練されたモデルは、テスト時間内で未定義の新たなキーポイントをほとんど検出できないため、様々な下流タスクの実現可能性を妨げる。 この問題に対処するため、様々な解が検討されているが、依然として限定的な一般化可能性または伝達可能性に悩まされている。 そこで本研究では,新しいデータに新たなキーポイントをアノテートするだけで,インクリメンタルオブジェクトキーポイント学習(Incremental Object Keypoint Learning, IKL)と呼ばれる古いデータを保持することなくモデルを漸進的に訓練する,新たなキーポイント学習パラダイムについて検討する。 IKLに合わせた新しいベースラインとしての2段階学習方式を開発した。 第1の知識協会の段階では、新しいキーポイントのみをラベル付けしたデータに対して、KA-Netは、それらの空間的および固有の解剖学的関係に基づいて、古いキーポイントをこれらの新しいキーポイントに自動的に関連付けるように訓練される。 第2の相互促進段階において、キーポイント指向の空間蒸留損失に基づいて、補助的KA-Netと旧モデルを用いて知識統合を行い、すべての古いキーポイントと新しいキーポイントの推定を相互に促進する。 新しいキーポイントと古いキーポイントの相関関係を調べるため,提案手法は古いキーポイントの破滅的な忘れを効果的に緩和するだけでなく,古いキーポイントの推定をさらに改善し,アンチフォッゲッティングを超えてポジティブな転送を実現することができる。 このような観測は、様々なキーポイントデータセットに対する広範な実験により確固たる検証がなされており、この手法は、低ショットデータ体制下においても、ラベリング効率を楽しみながら、忘れる問題を緩和し、性能を向上する上で優位性を示す。

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